Comment les Pandas peuvent-ils convertir des dates de style Excel en objets Datetime Python ?

Convertir des dates de style Excel à l'aide de Pandas

Dans le contexte de l'analyse de données, on peut rencontrer des fichiers XML contenant des dates-heures dans le style Excel format, représenté sous forme de nombres décimaux. Pandas, une bibliothèque polyvalente de manipulation de données pour Python, offre une solution simple pour convertir ces valeurs numériques en objets datetime standard.

Processus de conversion :

Pour transformer l'Excel- style date en un objet datetime à l'aide de Pandas, les étapes suivantes peuvent être suivies :

1. Créez un TimedeltaIndex à partir de la date de style Excel : À l'aide de pd.TimedeltaIndex(df['date'], unit='d'), créez un TimedeltaIndex à partir de la représentation numérique de la date.
2. Ajoutez le TimedeltaIndex à une date/heure scalaire : Ajoutez le TimedeltaIndex à une date/heure scalaire représentant le point de référence. Pour les dates de style Excel, ce point de référence est le 01/01/1900.

Exemple de code :

import datetime as dt
import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'date': [42580.333333, 10023]})
df['real_date'] = pd.TimedeltaIndex(df['date'], unit='d') + dt.datetime(1900, 1, 1)

Ce processus convertira les dates numériques dans des objets datetime, en préservant les informations de fuseau horaire (le cas échéant).

Supplémentaire Remarque :

Selon la version d'Excel, le point de référence pour les dates numériques peut différer. Pour les versions Excel publiées après le 01/01/1900, le point de référence est le 30/12/1899 (comme le montre l'exemple fourni). Il est important de considérer le point de référence approprié en fonction de la version Excel utilisée pour générer les dates.

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